绘制给定累积分布函数的离散密度答案

【问题标题】：Plot discrete density for a given cumulative distribution function绘制给定累积分布函数的离散密度
【发布时间】：2019-09-20 12:16:11
【问题描述】：

给定一个离散累积分布函数，形式如下：

set.seed(1)
x  <- rnorm(100,0,1)
y  <- ecdf(x)(sort(x))
cdf <- data.table(x=sort(x),y=y)

str(cdf)
   Classes ‘data.table’ and 'data.frame':   100 obs. of  2 variables:
   $ x: num  -2.21 -1.99 -1.8 -1.52 -1.47 ...
   $ y: num  0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.1 ...
   - attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr>

我现在想用 ggplot 绘制离散密度。具体来说，我想要条形图/直方图，其中

条形的宽度由 x 的差值定义，条形分别从一个 x 到下一个 x
高度由累积概率的差值给出

所以它就像一个阶梯函数

【问题讨论】：

标签： r ggplot2 data.table

【解决方案1】：

像这样？我不确定您所说的“高度是由累积概率的差异给出的”是什么意思，因为对于所有 x 来说，这似乎都是 0.01。

library(dplyr)
cdf %>%
  arrange(x) %>%
  # The "default =" term below lets us assign a leftmost width (and thereby 
  #  display something for 100%) even though lead(x) is NA for the last row.
  mutate(x_next = lead(x, default = max(x) + 0.05),
         y_change = lead(y) - y) %>% 
  ggplot(aes(xmin = x, xmax = x_next,
             ymin = 0, ymax = y)) +
  geom_rect()

【讨论】：